基于網(wǎng)絡空間安全的網(wǎng)絡流量異常檢測探究
——評《網(wǎng)絡流量的異常檢測監(jiān)控方法及相關(guān)技術(shù)研究》

書名:網(wǎng)絡流量的異常檢測監(jiān)控方法及相關(guān)技術(shù)研究

作者:顏若愚

ISBN:9787514187151

出版社:經(jīng)濟科學出版社

出版時間:2017-11

定價:41.00元

網(wǎng)絡流量異常檢測是網(wǎng)絡空間安全中的重要環(huán)節(jié)之一,用于發(fā)現(xiàn)和識別網(wǎng)絡中的異常流量模式和行為,以便及時采取適當?shù)拇胧﹣肀Ｗo網(wǎng)絡免受攻擊和惡意活動的影響。由顏若愚著、經(jīng)濟科學出版社出版的《網(wǎng)絡流量的異常檢測監(jiān)控方法及相關(guān)技術(shù)研究》一書,通過分析網(wǎng)絡流量的統(tǒng)計特征和攻擊行為特征,對網(wǎng)絡流量異常檢測與評估方法,例如基于信息理論的流量矩陣異常檢測與評估,以及網(wǎng)絡攻擊檢測與識別方法,例如基于自適應濾波的DDoS攻擊檢測與評估,進行了系統(tǒng)研究。該書還研究設計了針對高速網(wǎng)絡的流量異常檢測與監(jiān)控系統(tǒng),具有實際應用和技術(shù)指導意義。

隨著網(wǎng)絡的普及和人們對網(wǎng)絡不可或缺性的認識,網(wǎng)絡安全問題的重要性愈發(fā)凸顯。一方面,網(wǎng)絡上存在各種類型的威脅和攻擊,包括網(wǎng)絡入侵、惡意軟件、拒絕服務攻擊、數(shù)據(jù)泄露等,可能導致網(wǎng)絡服務中斷、數(shù)據(jù)泄露、系統(tǒng)癱瘓等嚴重后果。進行網(wǎng)絡流量異常檢測可以幫助及時發(fā)現(xiàn)這些攻擊行為并采取相應的防御措施。另一方面,現(xiàn)代網(wǎng)絡攻擊往往具有隱蔽性和復雜性,難以被傳統(tǒng)的安全防護措施所捕獲和阻止。攻擊者不斷改進攻擊技術(shù),采用高級的欺騙手段和隱蔽的攻擊路徑。網(wǎng)絡流量異常檢測可以通過分析網(wǎng)絡流量的行為模式和特征,發(fā)現(xiàn)隱藏的攻擊行為。結(jié)合書中內(nèi)容,基于網(wǎng)絡空間安全的網(wǎng)絡流量異常檢測包含以下三個關(guān)鍵部分。

第一,網(wǎng)絡流量異常檢測的第一步是從網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中提取有效的特征。這些特征包括基本特征、傳輸層特征、時序特征、統(tǒng)計分布特征及頻譜特征等。特征提取的選擇和設計應該多方位評估各關(guān)鍵要素,包括數(shù)據(jù)的可用性、特征的可解釋性、計算效率和檢測準確性等。針對具體問題和數(shù)據(jù)集特點,特征提取通常需要進行實驗和調(diào)整,以找到最適合的特征提取方法。常用的特征提取方法包括統(tǒng)計分析、機器學習算法和深度學習技術(shù),這些方法能夠從原始數(shù)據(jù)中自動提取具有較強表征能力的特征。隨著技術(shù)的發(fā)展,新的特征提取方法和技術(shù)不斷涌現(xiàn),可以進一步改進流量異常檢測的性能和效果。

第二,一旦提取了流量特征,就需要使用適當?shù)乃惴▉頇z測異常。傳統(tǒng)的方法包括基于規(guī)則的方法、統(tǒng)計分析方法和機器學習方法。基于規(guī)則的方法使用預定義的規(guī)則集來判斷流量是否異常,但對新型攻擊或未知異常的檢測效果有限。統(tǒng)計分析方法通過建立正常流量的統(tǒng)計模型,利用統(tǒng)計學方法檢測流量的偏差。機器學習方法可以通過訓練分類器來學習正常和異常流量之間的模式差異,并用于新的流量的分類。隨著技術(shù)的發(fā)展,流量異常檢測方法更加先進。目前,深度學習方法在網(wǎng)絡流量異常檢測中的應用越來越多。例如,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡來學習網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的特征表示和序列模式,以檢測異常流量。深度學習方法能夠自動學習復雜的特征表示,對于復雜的攻擊模式和未知的異常行為具有較好的適應性。需要注意的是,不同的異常檢測算法在性能和適應性方面具有不同的特點。實際應用中,可以根據(jù)具體的場景靈活選擇算法或采用多種算法的組合策略,以提高檢測的準確性和魯棒性。此外,異常檢測算法的性能還受到數(shù)據(jù)集規(guī)模、特征表示、模型調(diào)優(yōu)等因素的影響,因此在實際應用中需要進行實驗和調(diào)整,以找到最合適的算法和參數(shù)設置。

第三,網(wǎng)絡流量異常檢測需要實時監(jiān)測流量并及時響應異常情況,這可以通過持續(xù)監(jiān)控網(wǎng)絡流量并使用實時分析技術(shù)來實現(xiàn)。實時監(jiān)測需要及時獲取網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù),系統(tǒng)可以使用網(wǎng)絡流量分析工具(如Wireshark)或網(wǎng)絡設備上的監(jiān)測端口(如SPAN端口或鏡像端口)來實時采集流量數(shù)據(jù)。當檢測到異常流量時,可以觸發(fā)警報或自動化的響應機制,如阻止流量、重新配置網(wǎng)絡規(guī)則或通知安全團隊等。自動化響應可以根據(jù)不同的攻擊類型靈活調(diào)整響應策略,以減少對網(wǎng)絡正常流量的影響。

總之,網(wǎng)絡流量異常檢測的目的是及時發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡攻擊和異常行為,保護計算機網(wǎng)絡的安全性和可用性,防止數(shù)據(jù)泄露和服務中斷。基于網(wǎng)絡空間安全的網(wǎng)絡流量異常檢測是一個持續(xù)發(fā)展和研究的領域,隨著網(wǎng)絡攻擊和威脅的不斷演變,檢測方法也需要不斷更新和改進。